【路径规划】快速行军树风场下无人机航迹规划【含Matlab源码 2619期】

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🔊博主简介：985研究生，Matlab领域科研开发者；

🚅座右铭：行百里者，半于九十。

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⛄一、快速行军树风场下简介

本论文旨在解决无人机发动机熄火问题，在该问题中无人机沿每个点进行应急检查。每一次检查都会模拟一个发动机故障，之后无人机被迫进入稳定下滑，必须能够到达在分配的时间内预定义的安全区。固有的困难在于以计算有效的方式处理非线性时间检查。这是因为高精度要求精细的路径离散化，这导致正在执行大量检查。解决方案还必须包含非完整性动力学、风扰动和防撞。

这个问题的重要性不能低估，因为民用无人机的需求随着美国联邦航空局计划整合无人机，预计未来10年该行业将有所增长进入国家空域系统。这显然是无人机经济产业的福音，然而，更加拥挤的空域会直接导致更严重的碰撞如果处理不当，可能会导致发动机故障。本论文利用最近开发的基于采样的规划器Fast行军树（FMT）。称为FMT的规范方法的扩展∗用作框架为了提高算法的效率，它建立在使用两种新颖的算法扩展：“路径重建”和“障碍聚类”算法。MATLAB仿真用于验证单个组件和核心算法在不同难度的问题情况下。结果表明，这两种算法扩展都显著提高了计算运行时间，而不会增加最终结果的路径成本。组合算法显示平均产率为76%在高复杂度环境下，对Brute-Force方法的运行时改进，以及对静态和变化的风场都具有鲁棒性。

⛄二、部分源代码

%% main.m - main code for thesis
% path generation for uav from start to goal incorporating obstacle
% avoidance and time constraints dictated by the un-powered uav descent
% to a pre-defined safety zone, in case of an emergency landing.

clc;
clear;
close all;

%% Global variables
global path_count;
global obsCount; % total obstacle count
global pathreconstruction; % flag for implementing path reconstruction algorithm
global obstaclecluster; %flag for implementing obstacle cluster algorithm
path_count = 0;
obsCount = 0;
a = input('Implement path reconstruction algorithm? (y/n): ',‘s’);
if a== ‘y’
pathreconstruction = 1;
else
pathreconstruction = 0;
end
a = input('Implement obstacle cluster algorithm? (y/n): ',‘s’);
if a==‘y’
obstaclecluster = 1;
else
obstaclecluster = 0;
end

%% Define grid
width = 1000;
height = 1000;
dimensions = [0 width 0 height];

%% Start and goal positions
start = [100;100];
goal = [900;900];
dimensions2 = [start(1) goal(1) start(2) goal(2)];

%% Safety zones
radius_safety = 30;
zone1 = [100;300;radius_safety];
zone2 = [300;800;radius_safety];
zone3 = [650;900;radius_safety];
zone = [zone1,zone2,zone3];

%% Obstacles
while true
a = input('Generate random obstacle space? (y/n): ',‘s’);
if a==‘y’
no_obs = 10;
min_radius = 50;
max_radius = 70;
obs = create_obstacle_space(no_obs,dimensions2,min_radius,max_radius,zone);
break;
elseif a==‘n’
b = input('Enter name of obstacle .mat file: ',‘s’);
load(b);
break;
else
display(‘Incorrect input! Press any key and try again.’);
end
end

%% Plotting
plot_state_space(dimensions,start,goal,obs,zone);

%% Vehicle parameters
descent_time = 40;
velocity = 10;
init_heading = 0;
turn_rate = 90*pi/180;

%% Sample parameters
npoints = 1000;
range_search = 100;

%% Cluster parameters
cluster_range = range_search;

%% Wind parameters
type = ‘const’;
if strcmp(type,‘const’)
vector = [0,0];
elseif strcmp(type,‘var’)
vector = [];
end

%% Setup param structure
param.uav.start = start;
param.uav.goal = goal;
param.uav.descent_time = descent_time;
param.uav.velocity = velocity;
param.uav.init_heading = init_heading;
param.uav.turn_rate = turn_rate;
param.space.obs = obs;
param.space.zone = zone;
param.sample.npoints = npoints;
param.sample.range = range_search;
param.cluster.range = cluster_range;
param.wind.type = type;
param.wind.vector = vector;

%% main section
display(‘State space shown in Figure 1. Press any key to start algorithm.’);
pause();
tic;
path = dynamic_roadmap2(param);
save ‘path_var_wind.mat’ ‘path’;
plot1 = plot(path(1,:),path(2,:),‘r’,‘linewidth’,2);
load(‘path_no_wind.mat’);
plot2 = plot(path(1,:),path(2,:),‘k–’,‘linewidth’,2);
legend([plot1,plot2],{‘Wind Field’, ‘No Wind Field’});
time = toc;
fprintf(‘\nRuntime to generate path: %.2f seconds\n’,time);
fprintf(‘Total collision checks : %d\n’, obsCount);

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]徐美清,孙晨亮.基于栅格地图的遗传算法路径规划[J].科技信息. 2011,(31)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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10 雷达方面
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